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⛄ 内容介绍
随着气候变化的加剧和可再生能源的普及，对气象预测的需求日益增长。其中，风速预测在风力发电、航空、农业等领域具有重要的应用价值。然而，由于风速具有非线性、非平稳、高度相关等特点，传统的预测方法往往难以取得令人满意的结果。因此，近年来，基于深度学习的时序预测方法受到了广泛关注。
深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种多层神经网络模型，能够通过无监督学习从数据中提取特征，并用于分类、回归和时序预测等任务。在风速预测中，DBN可以通过学习历史风速数据的时序模式，来预测未来一段时间内的风速变化。
首先，我们需要准备风速数据集。这可以是历史风速观测数据，包含了一段时间内的风速变化情况。接下来，我们将数据集进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以便于后续的训练和预测。
然后，我们构建DBN模型。DBN由多个堆叠的Restricted Boltzmann Machines（RBM）组成，每个RBM都是一个二进制的神经网络。在DBN中，每一层的隐藏层都是前一层的输入。通过逐层贪婪地训练每个RBM，可以得到整个DBN的参数。
接下来，我们使用训练好的DBN模型进行风速预测。首先，我们将历史风速数据输入DBN，得到隐藏层的输出。然后，我们将隐藏层的输出作为下一层的输入，再次进行前向传播，直到得到最后一层的输出。最后一层的输出即为风速的预测结果。
在进行风速预测时，我们可以根据需要调整DBN的结构和参数。例如，增加隐藏层的数量可以提高模型的复杂度，从而更好地捕捉风速的非线性关系。同时，我们还可以使用正则化技术来避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。
需要注意的是，DBN模型的训练过程可能较为耗时，需要大量的计算资源。因此，在实际应用中，我们可以考虑使用GPU进行加速，或者使用分布式计算平台来提高训练效率。
总结起来，基于深度置信网络DBN的风速预测方法能够更好地捕捉风速的时序模式，提高预测准确性。然而，DBN模型的训练过程较为复杂，需要合适的数据集和计算资源。未来，我们可以进一步研究如何优化DBN模型的结构和算法，以提高风速预测的效果和效率。
⛄ 核心代码
function X = randp(P,varargin)
% RANDP - pick random values with relative probability
%
% R = RANDP(PROB,..) returns integers in the range from 1 to
% NUMEL(PROB) with a relative probability, so that the value X is
% present approximately (PROB(X)./sum(PROB)) times in the matrix R.
%
% All values of PROB should be equal to or larger than 0.
%
% RANDP(PROB,N) is an N-by-N matrix, RANDP(PROB,M,N) and
% RANDP(PROB,[M,N]) are M-by-N matrices. RANDP(PROB, M1,M2,M3,...) or
% RANDP(PROB,[M1,M2,M3,...]) generate random arrays.
% RANDP(PROB,SIZE(A)) is the same size as A.
%
% Example:
% R = randp([1 3 2],1,10000)
% % return a row vector with 10000 values with about 16650% 2
% histc(R,1:3) ./ numel(R)
%
% R = randp([1 1 0 0 1],10,1)
% % 10 samples evenly drawn from [1 2 5]
%
%
% Also see RAND, RANDPERM
% RANDPERMBREAK, RANDINTERVAL, RANDSWAP (MatLab File Exchange)
% Created for Matlab R13+
% version 2.0 (feb 2009)
% (c) Jos van der Geest
% email: jos@jasen.nl
%
% File history:
% 1.0 (nov 2005) - created
% 1.1 (nov 2005) - modified slightly to check input arguments to RAND first
% 1.2 (aug 2006) - fixed bug when called with scalar argument P
% 2.0 (feb 2009) - use HISTC for creating the integers (faster and simplier than
% previous algorithm)
error(nargchk(2,Inf,nargin)) ;
try
X = rand(varargin{:}) ;
catch
E = lasterror ;
E.message = strrep(E.message,'rand','randp') ;
rethrow(E) ;
end
P = P(:) ;
if any(P<0),
error('All probabilities should be 0 or larger.') ;
end
if isempty(P) || sum(P)==0
warning([mfilename ':ZeroProbabilities'],'All zero probabilities') ;
X(:) = 0 ;
else
[junk,X] = histc(X,[0 ; cumsum(P(:))] ./ sum(P)) ;
end
% Method used before version 2
% X = rand(varargin{:}) ;
% sz = size(X) ;
% P = reshape(P,1,[]) ; % row vector
% P = cumsum(P) ./ sum(P) ;
% X = repmat(X(:),1,numel(P)) < repmat(P,numel(X),1) ;
% X = numel(P) - sum(X,2) + 1 ;
% X = reshape(X,sz) ;⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
- Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504-507.
- Zhang, S., Zhang, Z., & Huang, X. (2018). Wind speed prediction using deep belief networks. Energies, 11(4), 789.
- Wang, L., & Wang, X. (2019). Short-term wind speed prediction based on deep belief network and improved particle swarm optimization algorithm. Energies, 12(1), 45.
